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Dire à un robot où aller sans avoir à parler comme un robot – c’est-à-dire avec des commandes dites en langage naturel – est maintenant beaucoup plus facile, grâce à un nouveau modèle basé sur la façon dont les gens parlent réellement lorsqu’ils donnent des instructions.

Un nouveau modèle pour commander les robots

Actuellement, de nombreux robots utilisent la localisation et la cartographie simultanées (SLAM) pour savoir où ils se trouvent dans un paysage donné. Ils doivent en même temps suivre leur position sur une carte, tout en mettant constamment à jour leurs connaissances de l’environnement.
« SLAM est puissant et est formidable », déclare Jason Corso de l’université du Michigan. « Le défi pour les humains d’interagir avec les machines basées sur le SLAM est que nous devons réfléchir à leurs conditions. C’est vraiment rigide et nous devons nous adapter aux robots. Le but est de contourner cela et de faire en sorte que le robot s’adapte au langage humain ».
Corso et ses collègues ont déplacé un robot dans un labyrinthe de 2,5 mètres sur 2 mètres configuré de 116 façons différentes. Ils avaient une personne, un conducteur, qui contrôlait ce robot à distance sans pouvoir voir le labyrinthe. Une autre personne, un navigateur, leur a donné des instructions sur la façon de résoudre ce labyrinthe depuis une autre pièce en utilisant un tchat en ligne.
Lorsque ce robot se déplaçait, un modèle de traitement du langage naturel traduisait les ordres que le navigateur envoyait au conducteur. Une fois la liste des phrases utilisées établie, le modèle qui les traduit a été entraîné dans une simulation – l’équipe n’a pas pu tester cela dans un laboratoire, car l’accès était restreint en raison des mesures de protection contre les coronavirus. Ce modèle a appris à suivre des commandes en texte clair.

Des données sur de vrais systèmes robotiques

« Nous avons recueilli une énorme quantité de données sur de vrais systèmes robotiques avec de vraies entrées humaines », explique Shurjo Banerjee de l’université du Michigan. « Ce sont des données que nous voulons que l’ensemble du domaine examine. »
C’est une étape importante, déclare William Wang de l’université de Californie à Santa Barbara. « Le langage est la forme la plus naturelle de communication avec les robots. » Selon lui, ce travail s’ajoute aux précédentes recherches dans ce domaine en testant les commandes du langage naturel dans un environnement physique, et en créant un « ensemble de données de dialogue avec les robots » qui pourrait être utilisé dans d’autres contextes.
M. Wang espère que les conclusions de ce document pourront être utilisées pour améliorer l’utilisation des robots dans des situations réelles, telles que les secours en cas de catastrophe, l’aide médicale et l’assistance à domicile.
Cette recherche a été pré-publiér dans arXiv.
Source : New Scientist
Crédit photo : PXHere